## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 819-829 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Calorie Detection of Traditional Indonesian Food Using the Single Shot Multibox Detector (SSD) Method

## Deteksi Kalori Makanan Tradisional Indonesia Menggunakan Metode Single Shot Multibox Detector (SSD)
Riswanto 1 , Andani Ahmad 2 , Hazriani 3 , Dhimas Tribuana 4
1,2,3,4 Department of Computer System, Handayani University Makassar, Indonesia
E-Mail: 1 riswanwahid@gmail.com, 2 andani@unhas.ac.id,
3 hazriani@handayani.ac.id, 4 d.tribuana@gmail.com
Received Mar 28th 2024; Revised Apr 30th 2024; Accepted May 15th 2024 Corresponding Author: Riswanto

## Abstract
This research aims to develop a food calorie detection system using the Single Shot Multibox Detector (SSD) method. This research aims to address the issue faced by individuals who struggle to estimate the calorie intake from their food. By utilizing artificial intelligence models and camera assistance from mobile devices, this study enables users to make more accurate calorie estimations. This system is designed to automatically identify and estimate the number of calories in food based on visual images. The selection of the SSD method is based on its superiority in detecting objects with a high level of  accuracy  and  fast  processing  speed.  The  research  process  involved  several  stages,  including  collecting  food  image datasets,  training  the  SSD  model  with  Hyperparameter  configuration  at  40,000  steps,  using  90%  training  data,  10% validation, and 10% testing, and using a batch size of 16 and a learning rate of 0.007943453. The experimental results show a total loss of 0.1670681 and mean average precision (mAP) of 65.09%. The type of food was successfully detected, and the related mobile application was able to estimate food calories after detecting the type of food. Nonetheless, research identifies several challenges, particularly in improving detection accuracy for foods with complex structures or extensive presentation  variations.  The  findings  from  this  research  are  expected  to  provide  an  important  contribution  in  the development  of decision  support systems  for  automatic  monitoring  of  calorie  intake.  This  system  is  expected  to  benefit individuals  in  maintaining  healthy  eating  patterns,  managing  body  weight  more  effectively,  and  contributing  to  health monitoring.
Keyword: Calories, Food Calorie Detection, Health Monitoring, Image Processing, Single Shot Multibox Detector

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan  untuk  mengembangkan  sistem  pendeteksi  kalori  makanan dengan  menggunakan  metode  Single Shot  Multibox  Detector  (SSD).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  manusia  yang  kesulitan  dalam mengestimasi jumlah kalori yang dikonsumsi dari makanan. Dengan menggunakan model kecerdasan buatan dan bantuan kamera pada perangkat ponsel, pada penelitian ini memungkinkan pengguna untuk melakukan estimasi kalori yang lebih akurat.  Sistem  ini dirancang  secara  otomatis  untuk  mengidentifikasi  dan  memperkirakan  jumlah kalori  dalam  makanan berdasarkan citra visual. Pemilihan metode SSD didasarkan pada keunggulannya dalam mendeteksi objek dengan tingkat akurasi  yang  tinggi  dan  kecepatan  pengolahan  yang  cepat.  Proses  penelitian  melibatkan  beberapa  tahap,  termasuk pengumpulan  dataset  citra  makanan,  pelatihan  model  SSD  dengan  konfigurasi  Hyperparameter  pada  40.000  langkah, menggunakan data training sebanyak 90%, validasi 10%, dan testing 10%, serta menggunakan batch size 16 dan learning rate 0.007943453. Hasil eksperimen menunjukkan total loss sebesar 0.1670681 dan mean average precision (mAP) sebesar 65.09%. Jenis makanan berhasil dideteksi dengan baik, dan aplikasi mobile terkait mampu mengestimasi kalori makanan setelah  deteksi  jenis  makanan.  Meskipun  demikian,  penelitian  mengidentifikasi  beberapa  tantangan,  terutama  dalam meningkatkan akurasi deteksi pada makanan dengan struktur kompleks atau variasi presentasi yang ekstensif. Temuan dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem pendukung keputusan untuk pemantauan  otomatis  asupan  kalori.  Sistem  ini  diharapkan  bermanfaat  bagi  individu  dalam  menjaga  pola  makan  sehat, mengelola berat badan secara lebih efektif, dan berkontribusi pada pemantauan kesehatan.
Kata Kunci: Deteksi Kalori Makanan, Kalori, Pemantauan Kesehatan, Pengolahan Citra, Single Shot Multibox Detector

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit seperti diabetes, obesitas, dan berbagai penyakit degeneratif lainnya semakin umum terjadi di masyarakat Indonesia dan dunia saat ini. Terjadi ketidakseimbangan antara jumlah kalori yang dikonsumsi dari makanan dan minuman dengan jumlah kalori yang dibakar melalui olahraga dan aktivitas fisik lainnya. Hal ini menyebabkan kelebihan kalori dalam tubuh yang tidak sesuai dengan kebutuhan tubuh. Manusia masih belum mampu mengatur asupan kalori secara efektif melalui pola makan dan minumannya [1].
Menurut data yang dikumpulkan dalam WHO Global Report, pada tahun 2000, Indonesia telah mencatat 8,4  juta  kasus  diabetes.  Proyeksi  untuk  tahun  2030  menunjukkan  peningkatan  jumlah  penderita  diabetes menjadi  sekitar  21,3  juta  orang  di  Indonesia.  Diabetes  dan  obesitas  sering  kali  disebabkan  oleh  kelebihan asupan kalori dari makanan dibandingkan dengan yang dibakar oleh tubuh [2].
Penelitian  sebelumnya  oleh  Mawartika (2021) , Aplikasi  Sistem  Pakar  Pemilihan  Makanan Berdassarkan  Kebutuhan  Gizi  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining.  Penelitian  ini  mengulas  sebuah aplikasi sistem pakar yang menawarkan  informasi tentang kebutuhan gizi dan menyarankan menu makanan yang cocok dengan kebutuhan gizi individu. Penelitian tersebut menghasilkan sebuah perangkat lunak sistem pakar  sebagai  alat  yang menyediakan  informasi  tentang menu  makanan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan gizi individu dengan menerapkan metode Forward Chaining. Informasi yang dihasilkan bertujuan untuk membantu masyarakat memahami kebutuhan gizi mereka dan menemukan menu makanan yang sesuai, serta membantu pasien mengontrol jenis makanan yang mereka konsumsi untuk memastikan kebutuhan gizi terpenuhi [3]. Di tahun  yang  sama Zamzani  (2021),  Sistem  Identifikasi  Jenis  Makanan  dan  Perhitungan  Kalori  berdasarkan Warna HSV dan Sensor Loadcell menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN) berbasis Raspaberry Pi. Dalam penelitiannya, disajikan sebuah sistem yang bertujuan untuk mengevaluasi jumlah kalori pada makanan dengan  cara  mengidentifikasi  jenis  makanan  dan  menentukan  beratnya.  Identifikasi  makanan  dilakukan menggunakan  metode  KNN  serta  sensor  loadcell  untuk  mengukur  berat  makanan.  Sistem  akan  mengambil gambar  dan  mengukur  berat  makanan  dengan  menggunakan  modul  kamera  dan  sensor  loadcell.  Gambar tersebut kemudian diproses di Raspberry Pi 3 B untuk mengekstrak nilai warna dari mean HSV. Nilai ekstraksi tersebut  digunakan  sebagai  fitur  untuk  mengenali  jenis  makanan,  yang  selanjutnya  digunakan  untuk menghitung  jumlah  kalori  berdasarkan  identifikasi  dan  pengukuran  sensor  loadcell. Output dari  sistem ditampilkan  melalui  layar  LCD  16×2.  Uji  coba  sistem  dilakukan  menggunakan  5  sampel  pada  setiap  jenis makanan. Dari hasil uji coba tersebut, ditemukan bahwa pada k=3, akurasi sistem mencapai 96%, pada k=5 sebesar 92%, dan pada k=7 sebesar 92%.
Terdapat juga penelitian sebelumnya oleh Hakima & Pitria (2023),  Aplikasi Panduan Gizi Seimbang Berbasis  Mobile  dengan  Metode  Lean  UX,  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Metode  Lean  UX  untuk menganalisis kebutuhan dan merancang fitur-fitur aplikasi. Dari proses tersebut, empat fitur utama berhasil dihasilkan  dan  diujicobakan  kepada  calon  pengguna.  Fitur-fitur  tersebut  mencakup  halaman  utama  yang menampilkan  menu  makanan  sesuai  waktu  makan,  kalkulator  untuk  melihat  kandungan  makanan  dan  total kalori  harian,  laporan  untuk  melihat  rekapan  konsumsi  makanan,  dan  fitur  akun  untuk  mengelola  data pengguna dan melihat riwayat hitungan kalori. Dengan demikian, aplikasi ini memberikan solusi yang efektif bagi pengguna dalam mengelola pola makan mereka [4]. Di tahun yang sama Dayton & Aklani (2023), Analisis dan  Pengembangan  Aplikasi  Mobile  Diet  Artificial  Intelligence  dengan  Pendekatan  Challenge  Based, Penelitian  ini  bertujuan  mengevaluasi  penerimaan  dan  efektivitas  sebuah  aplikasi  perencana  makanan yang menggunakan teknologi machine learning oleh mahasiswa di Batam. Aplikasi ini dirancang untuk membantu dalam  diet  dan  pemantauan  kalori  harian.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  kemudahan  penggunaan  aplikasi berpengaruh  pada  manfaat  yang  dirasakan,  dan  keduanya  memengaruhi  sikap  pengguna  terhadap  aplikasi. Dengan  demikian,  aplikasi  ini  bermanfaat  bagi  pengguna  dalam  pemantauan  kalori  dan  nutrisi  harian  serta mendukung  gaya  hidup  sehat.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  pengembangan  aplikasi  serupa  di masa depan dan meningkatkan literasi gizi [5].
Karena belum ada penelitian yang memperhatikan pendeteksian nilai kalori pada makanan Indonesia menggunakan metode single shoot multibox detection, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi mobile dan model kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ) untuk mengatasi kesulitan manusia dalam memperkirakan  jumlah  kalori  yang  dikonsumsi  dari  makanan.  Aplikasi  ini  akan  menggunakan  model kecerdasan buatan untuk mendeteksi makanan melalui kamera pada perangkat mobile. Selain itu, aplikasi ini juga dapat mengestimasi jumlah kalori dari makanan yang berhasil terdeteksi.
Model  kecerdasan  buatan  yang  telah  dikembangkan  menggunakan  pendekatan Deep  Learning dan menerapkan  algoritma  Single  Shot  Multibox  Detector  (SSD)  untuk  mengenali  jenis  makanan  dari  gambar makanan. Setelah jenis makanan berhasil dikenali oleh model dalam aplikasi, porsi makanan diasumsikan agar dapat mengestimasi kandungan kalori dari jenis makanan tersebut [6].
Dengan  menggunakan  aplikasi  yang  telah  dikembangkan  untuk  perangkat  mobile,  diharapkan  dapat mempermudah  individu  dalam  melakukan  estimasi  asupan  kalori  dari  makanan.  Diharapkan  pula  bahwa dengan kemampuan ini, orang-orang dapat mengurangi risiko terkena penyakit seperti Diabetes dan Obesitas dengan mengawasi asupan kalori mereka menggunakan perangkat mobile yang tersedia.
Pada penelitian sebelumnya terdapat aplikasi yang dikembangkan untuk mendeteksi nilai kalori, hanya saja pada aplikasi ini menggunakan algoritma Faster RCNN dan menu makanan yang dideteksi tidak terbatas pada  menumakanan  tradisional  Indonesia  [7],[8][9].  Penelitian  lainya  tentang  pengatur  kalori  harian menggunakan library  tensorflow dan  berbasis  android,  hanya  saja  pada  aplikasi  ini  tidak  terdapat  fitur pengenalan  jumlah  kalori  pada  makanan  [10].  Terdapat  juga  penelitian  tentang  kebutuhan  kalori  pada  usia dewasa,  akan  tetapi  pada  penelitian  tersebut  terbatas  hanya  untuk  orang  india  [11].  Pada  penelitian  lainya terkait  pengenalan  makanan  tradisional  Indonesia,  akan  tetapi  pada  penelitian  ini  hanya mendeteksi  bahan- bahan yang dikandung oleh makanan tersebut [12], [13]. Terdapat juga penelitian tentang perancangan aplikasi untuk  menghitung  kebutuhan  kalori  menggunakan  logika  Fuzzy,  akan  tetapi  pada  aplikasi  tersebut  tidak terdapat  fitur  yang  melakukan  deteksi  kandungan  kalori  pada  makanan  [14].  Pada  penelitian  lainya menggunakan  visi  komputer  untuk  mendeteksi  kebutuhan  kalori  untuk  kebutuhan  diet,  akan  tetapi  pada penelitian tersebut hanya mencakup makanan sehat [15][16], [17], [18].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini akan melalui beberapa tahap, dimana setiap tahap berdekatan dan saling mempengaruhi satu  sama  lain.  Masing  masing  tahapan  tersebut  dijalankan  secara  berurutan  untuk  mencapai  hasil  yang diinginkan. Adapun tahapan penelitan tersebut dapat dilihat seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  diawali  dengan data  collection yaitu  mengumpulkan  data  berupa  foto  –  foto makanan Indonesia dan perhitungan dari nilai kalori masing masing jenis makanan tersebut. Tahap berikutnya adalah preprocessing data  yang  bertujuan  untuk  menyiapkan  dataset  yang  akan  digunakan  untuk  training model. Tahap berikutnya adalah melakukan training model untuk melatih model agar dapat menemukan pola dari dataset, kemudian tahap evaluasi yang bertujuan untuk menilai hasil training model yang telah dilakukan, setelah  model  di  nilai  siap  untuk  digunakan  kemudian  masuk  pada  tahap deploy yaitu  memasukkan  model kedalam aplikasi mobile yang dibangun.

## 2.1 Data Collection
Tahap pertama adalah mengumpulkan data yang akan digunakan untuk melatih model. Data tersebut dapat  berupa  gambar  atau  video  makanan  yang  disertai  dengan  informasi  kalorinya.  Data  tersebut  diambil langsung dan dalam proses pengambilan gambar tersebut dilakukan pengujian jarak dan pencahayaan, hal ini dilakukan untuk mendapatkan variasi jarak dan pencahayaan yang terbaik untuk pengumpulan data tersebut [19].  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  jarak  masing  masing  50cm,  60cm  dan  70  cm  dan  pencahayaan 200lux,  300lux  dan  500lux,  diperoleh  bahwa  dengan  jarak  50cm  dan  pencahayaan  500lux  objek  dapat terdeteksi dengan maksimal.

## Model Deployment
Memasukkan model kedalam aplikasi mobile yang dibangun Model Evaluation Menilai hasil training model yang telah dilakukan Model Training Memilih model yang sesuai Melatih model agar dapat menemukan pola dari Dataset Data Preprocessing Melakukan klasifikasi, mengolah seluruh data
menjadi Dataset
Menyiapkan Dataset yang akan digunakan untuk training model Data Collection
Mengumpulkan data berupa foto – foto makanan
Indonesia.
Mengumpulkan Informasi perhitungan dari nilai kalori masing masing jenis makanan tersebut Belum Sesuai Sesuai

## 2.2 Data Preprocessing
Setelah data terkumpul, perlu dilakukan preprocessing untuk mempersiapkan data agar dapat digunakan untuk  melatih  model.  Preprocessing  yang  dilakukan  adalah  dengan  mengubah  ukuran  gambar  agar  sesuai dengan  kebutuhan  model  yaitu  menjadi  256  pixel,  mengatur  kecerahan  gambar  agar  lebih  konsisten, menghilangkan  objek  yang  tidak  penting  dari  gambar  dan  menentukan  label  gambar  dengan  informasi kalorinya.  Preprocessing  ini  dilakukan  agar  model  bisa  secara  optimal  mengenali  pola  dari  data,  juga meningkatkan akurasi dan kecepatan waktu proses dari model [20].

## 2.3 Model Training
Tahap selanjutnya adalah melatih model menggunakan data yang telah dipreprocessing. Model yang digunakan adalah SSD yang merupakan model deep learning yang dapat mendeteksi objek dalam gambar atau video. SSD dilatih menggunakan algoritma backpropagation untuk belajar mengenali objek dan memprediksi kalorinya.

## 2.4 Model Evaluation
Setelah  model  dilatih,  perlu  dilakukan  evaluasi  untuk  mengukur  kinerja  model.  Evaluasi  dapat dilakukan dengan menggunakan data yang tidak digunakan untuk melatih model. Data tersebut disebut sebagai data testing. Evaluasi dapat dilakukan dengan menghitung akurasi, presisi, dan recall model.

## 2.5 Model Deployment
Setelah model dievaluasi dan diperoleh kinerja yang baik, model dapat dideploy untuk digunakan dalam sistem pendeteksi kalori makanan. Sistem dapat dideploy di berbagai perangkat, seperti komputer, smartphone, atau tablet.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengukur  kinerja  atau  performa  model  SSD  MobileNet  seperti  dalam  tugas-tugas  seperti klasifikasi, deteksi objek, segmentasi, atau regresi. Fungsi evaluasi ini membantu dalam mengevaluasi sejauh mana  model  SSD  MobileNet  dapat  memprediksi  dan  Klasifikasi  dengan  akurat  dan  memahami  data  yang diberikan, lalu melihat bagaimana model melakukan deteksi kelas, dan lokasi bounding box, pada tabel 1, Bisa dilihat hasil dari penelitian:
Tabel 1. Hasil Training Dataset Training % Validation% Testing% Steps Learning Rate Total Loss mAP 3501 90 10 10 20000 0.0538146 0.24908835 59.31% 90 10 10 30000 0.028618898 0.18863058 63.55% 90 10 10 40000 0.007943453 0.1670681 65.09%
Dapat dilihat dari tabel 1 bahwa hasil terbaik dengan Learning Rate, Total loss terkecil dan Presetase mean average precision (mAP) Terbaik adalah pada baris ke 3 (tiga) Pada pengaturan Hyperparameter 40.000 Steps dengan jumlah dataset 3501 , training 90% , validation 10% dan testing 10% , batch size 16 dengan hasil learning  rate 0.007943453 dengan total  loss 0.1670681 dan mAP 65.09% . Meningkatnya performa  model dapat dilihat dari perubahan learning rate dan total loss, serta peningkatan mAP seiring dengan jumlah langkah (steps) yang dilakukan pada proses pelatihan . Terutama, terlihat bahwa semakin kecil learning rate dan total loss, mAP (performa) model meningkat, menunjukkan model semakin baik dalam melakukan prediksi dengan data yang tidak dikenal sebelumnya. Berikut grafik pengujian dengan 3 steps yang berbeda:
Learning Rate Total Loss
Gambar 2. Grafik Learning Rate dan Loss Dataset 3105 80:10:10, 20.000 Steps 30.000 Steps
Learning Rate Total Loss Gambar 3. Grafik Learning Rate dan Loss Dataset 3105 80:10:10, 30.000 Steps 40.000 Steps
Semakin  kecil  nilai total  loss dan  semakin  tinggi  nilai  mAP,  semakin  baik  performa  model  dalam memprediksi data baru. Dalam kasus ini peneliti membandingkan 3 steps yaitu 20.000, 30.000 dan 40.000. pada  40,000 steps ,  terlihat bahwa  model  memiliki  nilai  total  loss  terkecil  dan mAP  tertinggi, menunjukkan bahwa  model  lebih  baik  dalam  mengenali  pola-pola  yang  ada  pada  data  dan  membuat  prediksi  yang  lebih akurat.

## 3.1 Pengujian Secara Keseluruhan
Tujuan dari pengujian keseluruhan adalah untuk mengevaluasi kinerja model dan memastikan kesiapan penggunaan  dalam  sistem  dan  sebelum  kita  sambungkan  ke  aplikasi  android  secara  nyata.  Dalam  tabel pengujian secara keseluruhan terdapat kolom hasil yang diharapakan dan hasil uji sistem atau secara kasat mata apakah hasil dari uji sistem sesuai dengan hasil dari pengujian ini disajikan dalam tabel 2 pada tabel tersebut dari 15 kali pengujian, pada pengujian ke 10 gagal dimana pada pengujian tersebut dimasukkan sample negatif yaitu  telur  dan  pada  uji  sistem  terbaca  tahu  bisa  dilihat  hasilnya  pada  gambar  5  keterangan download 20, sedangkan pada 14 pengujian lainya berhasil.
Tabel 2. Hasil Pengujian Secara Keseluruhan
No Tes ti n g S tep s Expected Results Actual Results
Tem p e S ate Da d a Ay am
Na si P u ti h
P ah a Ay am Tah u Ne g ati v e S am p le Tem p e S ate Da d a Ay am Na si P u ti h P ah a Ay am Tah u Ne g ati v e S am p le P ass /F ail 1 1 2 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 0 1 0 Pass 2 2 1 2 1 1 0 1 0 1 2 1 1 0 1 0 Pass 3 3 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 1 0 1 0 Pass 4 4 0 4 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 Pass 5 5 0 4 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 Pass 6 6 1 2 0 1 1 2 0 1 2 0 1 1 2 0 Pass 7 7 1 2 1 1 0 1 0 1 2 1 1 0 1 0 Pass 8 8 0 4 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 Pass 9 9 1 2 1 1 0 1 0 1 2 1 1 0 1 0 Pass 10 10 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 Fail 11 11 2 0 0 1 0 1 0 2 0 0 1 0 1 0 Pass 12 12 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 Pass 13 13 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 Pass 14 14 0 2 0 1 0 2 1 0 2 0 1 0 2 1 Pass 15 15 1 2 0 1 1 1 0 1 2 0 1 1 1 0 Pass System Accuration 93,33%
Gambar 4. Performa Model Keseluruhan

## 3.2 Penerapan Desain Antarmuka Aplikasi & Alur Estimasi Kalori Melalui Aplikasi Mobile
Setelah model berjalan dengan baik, langkah selanjutnya adalah menerapkannya ke aplikasi Android di perangkat mobile. Berikut adalah rancangan antarmuka aplikasinya. Saat pengguna memilih opsi kamera dari menu aplikasi, aplikasi akan membuka kamera dan menampilkan tampilan kamera secara langsung. Pada saat yang sama, data dari tampilan kamera akan diolah oleh model untuk mendeteksi kalori makanan. Aplikasi akan menampilkan bounding box dan kelas kepercayaan dari hasil deteksi model agar pengguna dapat melihatnya. Fungsi yang sama juga tersedia pada menu galeri, di mana pengguna dapat memilih gambar atau video dari galeri  perangkat  mereka.  Setelah  memilih  gambar,  hasil  deteksi  kalori  akan  ditampilkan  bersama  dengan bounding box . Setelah pengguna yakin dengan data makanan yang ditampilkan, mereka dapat menekan tombol capture  yang  terletak  di  bagian  bawah  tengah  dari  halaman  utama.  Aplikasi  akan  mengambil  gambar  dan melakukan deteksi kalori sekali lagi.
Gambar 5. Tampilan Halaman Utama Aplikasi "Kalori Apps"

## 3.3 Pengujian Pengenalan Deteksi Dengan Kondisi Pencahayaan Dan Jarak
Pengujian pada kondisi pencahayaan ini dilakukan sebanyak 9 kali, untuk melihat kinerja dari model untuk  pengunaan mobile  device untuk  mengetahui  apakah  jarak  dan  cahanya  mempengaruhi.  Pengujian dilakukan dengan mengatur pencahayaan dan Jarak dengan objek masing masing dengan jarak 30, 40 dan 50 cm, dan pencahayaan 200, 300 dan 500 lux. Hasil pengujian dapat dilihat dari tabel dan grafik berikut.
Tabel 3. Pengujian Deteksi dengan Kondisi Pencahayaan dan Jarak
No Distance (cm) Light (lux) Detection Accuration Duration Description 1 30 200 Ya 2 0,72 & 0,66 381 Both objects detected but slow time 2 40 200 Ya 1 0,84 & 0 389 "Tahu" not detected 3 50 200 Tidak 396 Both objects Not detected 4 30 300 Ya 2 0,92 & 0,84 344 Both objects detected but slow time 5 40 300 Ya 1 0,74 & 0 388 "Tahu" not detected 6 50 300 Ya 1 0,66 & 0 377 "Tahu" not detected 7 30 500 Ya 2 0,89 & 0,87 299 Detected 8 40 500 Ya 1 0,78 & 0 320 "Tahu" not detected 9 50 500 Ya 1 0,69 & 0 331 "Tahu" not detected
Gambar 6. Hubungan Grafik Pencahayaan dan Waktu Komputasi

## 3.4 Pengujian Pengenalan Deteksi Pada Object
Tujuan dari pengujian Deteksi Object pada mobile aplication adalah untuk mengevaluasi kinerja model di aplikasi android secara nyata. Hasil dari pengujian ini disajikan dalam tabel 4. Pada kolom tersebut terdapat waktu pengambilan, hasil uji coba, true object dan predict object atau hasil deteksi dari aplikasi mobile, Kolom "Gambar prediksi" diisi dengan gambar hasil deteksi model menggunakan aplikasi, sementara kolom " True object " berisi daftar objek aktual yang ada dalam gambar.
Tabel 4. Pengujian Deteksi Object di Mobile Aplication No. Date & Time Results True Object Predict Object
1.
Saturday, 16 December 2023, 22.21 • Paha Ayam • Paha Ayam 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 30 cm & 200 lux 40 cm & 200 lux 50 cm & 200 lux 30 cm &300 lux 40 cm &300 lux 50 cm & 300 lux 30 cm & 500 lux 40 cm & 500 lux 50 cm & 500 lux
Graphic Relationship Between Distance, Illumination, and Time Computing
No. Date & Time Results True Object Predict Object
2.
Saturday, 16 December 2023, 22.21 • Paha Ayam • Nasi Putih • Paha Ayam • Nasi Putih
3.
Saturday, 16 December 2023, 22.21 • Nasi Putih • Nasi Putih 4. Saturday, 16 December 2023, 22.21 • Paha Ayam • Nasi Putih
• Paha Ayam
• Nasi Putih
No. Date & Time Results True Object Predict Object
5.
Sunday, 17 December 2023, 01.56 • Sate • Sate • Sate • Sate
6.
Monday, 18 December 2023, 20.04 • Tempe • Tahu • Tempe • Tahu
7.
Sunday, 17 Desember 2023, 00.10 • Tahu • Sate • Sate • Nasi Putih
• Tempe
• Dada Ayam • Tahu • Sate
• Sate
• Nasi Putih
• Tempe
• Dada Ayam
No. Date & Time Results True Object Predict Object 8. Sunday, 17 December 2023, 22.21 • Paha Ayam • Dada Ayam • Paha Ayam • Dada Ayam

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, disimpulkan bahwa pendeteksi kalori makanan berhasil dikembangkan menggunakan model SSD dengan performa optimal pada pengaturan hyperparameter 40.000 Steps. Dengan menggunakan jumlah data training sebesar 90%, validasi 10%, dan testing 10%, serta batch size 16 dan learning rate 0.007943453, model mencapai total loss sebesar 0.1670681 dan mAP sebesar 65.09%. Objek  makanan  yang  berhasil  dideteksi  oleh  model  kemudian  diestimasi  kalorinya  oleh  Aplikasi  Mobile. Kinerja model saat mendeteksi jenis makanan dinilai baik, dengan nilai mAP mencapai 65.09% untuk enam jenis  makanan  yang  berbeda  (kelas).  Aplikasi  Mobile  juga  terbukti  mampu  mengestimasi  kalori  makanan setelah jenis makanan berhasil dideteksi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami  ingin  mengungkapkan  apresiasi  yang  tulus  kepada  semua  pihak  yang  telah  turut  serta  dan memberikan  kontribusi  berharga  dalam  perjalanan  penelitian  ini.  Terima  kasih  kami  sampaikan  kepada individu-individu dan lembaga-lembaga yang telah memberikan bantuan serta dukungan luar biasa, yang telah sangat  berperan  dalam  kelancaran  penelitian  ini.  Kepada  semua  yang  telah  memberikan dukungan,  nasihat, dan  bantuan  teknis  sepanjang  proses  penelitian,  kami  ingin  menyampaikan  terima  kasih  yang  besar  atas kontribusi yang tidak ternilai bagi kesuksesan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] F. Okmayura, A. Jefiza, and W. Ramadhani, “The Calorie Burning Calculation System in Jogging Using a  Thresholding-Based  Accelerometer  Sensor,” Kinetik:  Game  Technology,  Information  System, Computer  Network,  Computing,  Electronics,  and  Control ,  vol.  4,  pp.  103–110,  2020,  doi: 10.22219/kinetik.v5i2.1005.
[2] M.  Dandi,  H.  Fauzi  Tsp,  and  S.  Rizal,  “Perancangan  Aplikasi  Perhitungan  Nutrisi  Pada  Makanan Berbasis Android Dengan Metode Convolutional Neural Network (Cnn),” e-Proceeding of Engineering , vol. 8, no. No.5, pp. 5000–5008, 2021.
[3] Y.  Eluis  Bali  Mawartika,  M.  Guntur,  S.  Informasi,  S.  Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  Jalan  Yos Sudarso  No,  and  A.  Kelurahan  Jawa  Kanan  Kota  Lubuklinggau,  “Aplikasi  Sistem  Pakar  Pemilihan Makanan  Berdasarkan  Kebutuhan  Gizi  Menggunakan  Metode  Forward  Chaining  Application  Expert System for Food Selection Based on Nutritional Needs using Forward Chaining,” Cogito Smart Journal | , vol. 7, no. 1, pp. 96–110, 2021.
[4] N. Hakima and P. A. Pitria, “Aplikasi Panduan Gizi Seimbang Berbasis Mobile dengan Metode Lean UX,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  (SITECH) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  21–32,  2023,  [Online]. Available: http://www.jurnal.umk.ac.id/sitech
[5] D. Dayton and S. A. Aklani, “Analisis dan Pengembangan Aplikasi Mobile Diet Artificial Intelligence dengan Pendekatan Challenge Based,” Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (Simika) , vol. 6, no. 1, pp. 48–58, 2023.
[6] Chidinma-Mary-Agbai, “Application of artificial intelligence (AI) in food industry,” GSC Biological and Pharmaceutical Sciences , vol. 13, no. 1, pp. 171–178, 2020, doi: 10.30574/gscbps.2020.13.1.0320.
[7] T. L. Subaran, T. Semiawan, and N. Syakrani, “Mask R-CNN and GrabCut Algorithm for an Image- based  Calorie  Estimation  System,” Journal  of  Information  Systems  Engineering  and  Business Intelligence , vol. 8, no. 1, pp. 1–10, Apr. 2022, doi: 10.20473/jisebi.8.1.1-10.
[8] C.-H. Wang and J.-T. Huang, “Deep Learning-Based Food Identification and Calorie Estimation,” in International Confrence on Aplications and System of Visual Paradigms , Porto: IARIA, Jun. 2022.
[9] L. M. Amugongo, A. Kriebitz, A. Boch, and C. Lütge, “Mobile Computer Vision-Based Applications for  Food  Recognition  and  Volume  and  Calorific  Estimation:  A  Systematic  Review,” Healthcare (Switzerland) , vol. 11, no. 1. MDPI, pp. 1–17, Jan. 01, 2023. doi: 10.3390/healthcare11010059.
[10]  N. Afif Bunyamin, A. Hendra Brata, and R. K. Dewi, “Pengembangan Aplikasi Pengatur Kalori Harian menggunakan  Tensorflow  berbasis  Android,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 6, no. 1, pp. 2548–964, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[11]  L. K. Gautam and V. S. Gulhane, “Calorie estimation model for Indian elderly persons using image processing  and  convnets  techniques,” Int  J  Health  Sci  (Qassim) ,  pp.  6515–6523,  May  2022,  doi: 10.53730/ijhs.v6ns3.7463.
[12]  C. Mahaputri, Y. Kristian, and E. Setyati, “Pengenalan Makanan Tradisional Indonesia Beserta Bahan- bahannya  dengan  Memanfaatkan  DCNN  Transfer  Learning,” INSYST  (Intelligent  System  and Computation) , vol. 4, no. 2, pp. 61–68, 2022, doi: 10.52985/insyst.v4i2.252.
[13]  E.  Namekawa  and  H.  Hishida,  “Proposal  of  food  recognition  function  added  to  the  system  that automatically calculates the calorie value of ingredients,” in IMCIC 2022 - 13th International Multi- Conference  on  Complexity,  Informatics  and  Cybernetics,  Proceedings ,  International  Institute  of Informatics and Cybernetics, IIIC, 2022, pp. 44–47. doi: 10.54808/IMCIC2022.02.44.
[14]  Y.  Widya,  A.  Rustam,  and  H.  Gunawan,  “INFORMASI  (Jurnal  Informatika  dan  Sistem  Informasi) Perancangan  Aplikasi  Perhitungan  Kebutuhan  Kalori  Tubuh  Harian  Berdasarkan  Asupan  Konsumsi Makanan Menggunakan Logika Fuzzy.”
[15]  W. Wang, W. Min, T. Li, X. Dong, H. Li, and S. Jiang, “A review on vision-based analysis for automatic dietary assessment,” Trends in Food Science and Technology , vol. 122. Elsevier Ltd, pp. 223–237, Apr. 01, 2022. doi: 10.1016/j.tifs.2022.02.017.
[16]  Madhura, S. NS, A. Rao, and M. Vaeroneeca Devi, “Calorific-Food Recognition and Recommendation in Machine Learning Perspective,” International  Research  Journal  of  Modernization  in Engineering Technology and Science , vol. 4, no. 6, pp. 2582–5208, 2022, [Online]. Available: www.irjmets.com [17]  N.  Oleksiv,  O.  Veres,  A.  Vasyliuk,  I.  Rishnyak,  and  L.  Chyrun,  “Recommendation  System  for Monitoring  the  Energy  Value  of  Consumer  Food  Products  Based  on  Machine  Learning,”  in International  Conference  on  Computational  Linguistics  and  Intelligent  Systems ,  Gliwice:  COLINS, May 2022.
[18]  Y. C. Liu, D. D. Onthoni, S. Mohapatra, D. Irianti, and P. K. Sahoo, “Deep-Learning-Assisted Multi- Dish Food Recognition Application for Dietary Intake Reporting,” Electronics (Switzerland) , vol. 11, no. 10, May 2022, doi: 10.3390/electronics11101626.
[19]  D. Tribuana, H. Hazriani, and A. Latief Arda, “Face recognition for smart door security access with convolutional  neural  network  method,” TELKOMNIKA  (Telecommunication  Computing  Electronics and Control) , vol. 22, no. 3, pp. 702–710, Jun. 2024, doi: 10.12928/telkomnika.v22i3.25946.
[20]  D. Tribuana, Hazriani, and A. Latief Arda, “Image Preprocessing Approaches Toward Better Learning Performance with CNN,” JURNAL RESTI (Rekayasa Sistem Teknologi Informasi) , vol. 8, no. 1, pp. 1– 9, 2024, doi: 10.29207/resti.v8i1.5417.